Python dataframe根据另一列with condition赋值_Python Dataframe:根据条件为列赋值？_根据dataframe中另一列的值为列表中的dataframe列赋值 - 腾讯云开发者社区

Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比=。因此，最后一个例子中的括号是必要的。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python...DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。

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python用符号拼接DataFrame两列

问题描述如下图的日期dataframe,需要把开始日期和结束日期拼接在一起原dataframe 开始日期结束日期 2020-08-03 2020-08-09 2020-08-10 2020-08-...16 2020-08-17 2020-08-23 2020-08-24 2020-08-30 2020-08-31 2020-09-06 拼接后的dataframe 开始日期结束日期插入日期 2020...lambda x:" ~ ".join(x.values),axis=1) 上面两种方法，原理基本一致碰到Null值时，会报错，因为none不可与str运算解决如下，加入if判断即可 df = pd.DataFrame...转成嵌套数组/列表 # 转换成嵌套数组 df.values np.array(df) #转换成嵌套列表 df.values.tolist() np.array(df).tolist() # 拼接 pd.DataFrame

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python 根据csv表头、列号读取数据

设置index_col=0，目的是设置第一列name为index(索引)，方便下面示例演示 data = pandas.read_csv(input1, index_col=0) 输出结果...162.50 49.99 2006 800 sofa 699.99 269.99 2002 3094 table 602.00 269.99 2002 3093 根据表头获取列数据...49.99 799 bed 49.99 795 lamp 49.99 800 sofa 269.99 3094 table 269.99 3093 根据列号读取列数据...name wood 85.00 49.99 2006 797 sofa 699.99 269.99 2002 3094 根据列号读取行数据...dataframe的具体标签选取列，而iloc是根据标签所在的位置，从0开始计数。

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Python+Pandas逐行处理DataFrame中的某列数据（无循环）

问题描述：创建一个包含10行6列随机数的DataFrame，行标签从大写字母A开始，列标签从小写字母u开始。...然后从上向下遍历，如果某行u列的值比上一行u列的值大，就把该行x列的值改为上一行x列的值加1，否则保持原来的值不变。参考代码：运行结果：

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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Dim LastRow As Long Dim wksData As Worksheet Dim rng As Range Dim rngFound As Range '赋值为存储数据的工作表...Set wksData =Workbooks("Data.xlsx").Sheets("Sheet1") '判断所选单元格是否在列C中 If ActiveCell.Column... 3 Then MsgBox ("请选择列C中的单元格或单元格区域.")

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Python数据分析实战之技巧总结

df1["new1"]=np.arange(7) # 在末尾添加列 #或利用字典赋值操作 _dict={"A":1,"B":2,"C":3,"D":4,"E":5,"F":6} df1["建筑编码1...# 改 df4=df1.copy() df4 #切片索引，传入行或列的位置区间 df4.iloc[:,5]= np.arange(7) # # 元素赋值修改 df4.loc[0, '电耗量'] = 900...改列明和索引名 df4 =df4.rename(columns={"照明用电":"照明插座用电"},index={1:8}) df4.fillna(value = 1) # 用1填充缺失值 # 列赋值..., value if condition is true, value if condition is false) df['是否>30'] = np.where(df['照明用电']> 30, True...()的函数，给它提供两个参数：一个条件，另一个对应的等级列表。

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PySpark︱DataFrame操作指南：增删改查合并统计与数据处理

--- 一种方式通过functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据---...)联合使用：那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....(参考：王强的知乎回复) python中的list不能直接添加到dataframe中，需要先将list转为新的dataframe,然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作,...另一种方式通过另一个已有变量： result3 = result3.withColumn('label', df.result*0 ) 修改原有df[“xx”]列的所有值： df = df.withColumn...类型）： avg(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 count() —— 计算每组中一共有多少行，返回DataFrame有2列，一列为分组的组名，另一列为行总数

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pandas学习-索引-task13

通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列： df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...** loc索引器前面讲到了对 DataFrame 的列进行选取，下面要讨论其行的选取。对于表而言，有两种索引器，一种是基于元素的 loc 索引器，另一种是基于位置的 iloc 索引器。...例如，下面的表中给出了员工信息，需要重新制作一张新的表，要求增加一名员工的同时去掉身高列并增加性别列： df_reindex = pd.DataFrame({"Weight":[60,70,80],...另外，需要注意的是原来表中的数据和新表中会根据索引自动对其，例如原先的1002号位置在1003号之后，而新表中相反，那么 reindex 中会根据元素对其，与位置无关。...，一种办法是先转成索引，运算后再恢复，另一种方法是利用 isin 函数，例如在重置索引的第一张表中选出id列交集的所在行： df_set_in_col_1 = df_set_1.reset_index(

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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...(1) #返回DataFrame中的第一行最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也用不到，一般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop...不过这个用起来总是觉得有点low，有没有更好的方法呢，有，可以不去删除，直接： data7 = data6.ix[:,1:]1 这样既不改变原有数据，也达到了删除神烦列，当然我这里时第0列删除，可以根据实际选择所在的列删除之...github地址到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

Warning: #如果使用多个label的切片，那么切片的起始位置都是包含的 Note that contrary to usual python slices, both the start and...同时选定多个行和单个列，注意的是通过列表选定多个row label 时，首位均是选定的。...1、Set value for all items matching the list of labels 根据某列表选定的row 及某列 column 赋值 df.loc[['viper', '...shield cobra 10 10 viper 4 50 sidewinder 7 50 3、Set value for an entire column 将某列的数据完全赋值...cobra 30 10 viper 30 50 sidewinder 30 50 4、Set value for rows matching callable condition

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Python 数据处理合并二维数组和 DataFrame 中特定列的值

；生成一个随机数数组；将这个随机数数组与 DataFrame 中的数据列合并成一个新的 NumPy 数组。...然后使用 pd.DataFrame (data) 将这个字典转换成了 DataFrame df。在这个 DataFrame 中，“label” 作为列名，列表中的元素作为数据填充到这一列中。...values 属性返回 DataFrame 指定列的 NumPy 表示形式。...结果是一个新的 NumPy 数组 arr，它将原始 DataFrame 中 “label” 列的值作为最后一列附加到了随机数数组之后。...运行结果如下：总结来说，这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 中特定列的值，展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本的数据处理和数组操作。

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在 Pandas DataFrame 中应用 IF 条件的5种方法

(1) IF condition – Set of numbers 假设现在有一个由10个数字构成的DataFrame，想应用如下的 IF 条件 <= 4时，填值 True > 4时，填值 False...' 具体到这个例子，Python 代码可以这么写： import pandas as pd numbers = {'set_of_numbers': [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]}...IF 条件，有时你可能会遇到将结果存储到原始DataFrame列中的需求。...`set_of_numbers`: [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,0,0] 计划应用以下 IF 条件，然后将结果存储在现有的set_of_numbers列中: 如果数字等于0，将该列数字调整为...在另一个实例中，假设有一个包含 NaN 值的 DataFrame。

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护航

然后我们根据需要对数值进行排序。...Pandas 擅长处理的类型如下所示：容易处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据（用 NaN 表示）；大小可调整性: 可以从 DataFrame 或者更高维度的对象中插入或者是删除列；显式数据可自动对齐...简化将数据转换为 DataFrame 对象的过程，而这些数据基本是 Python 和 NumPy 数据结构中不规则、不同索引的数据；基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；更加直观地合并以及连接数据集...我们需要做的只是从.csv 文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用 copy () 函数。

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NumPy、Pandas中若干高效函数！

然后我们根据需要对数值进行排序。...Pandas 擅长处理的类型如下所示：容易处理浮点数据和非浮点数据中的缺失数据（用 NaN 表示）；大小可调整性: 可以从DataFrame或者更高维度的对象中插入或者是删除列；显式数据可自动对齐...DataFrame对象的过程，而这些数据基本是Python和NumPy数据结构中不规则、不同索引的数据；基于标签的智能切片、索引以及面向大型数据集的子设定；更加直观地合并以及连接数据集；更加灵活地重塑...我们需要做的只是从.csv文件中导入几行，之后根据需要继续导入。...当一个数据帧分配给另一个数据帧时，如果对其中一个数据帧进行更改，另一个数据帧的值也将发生更改。为了防止这类问题，可以使用copy ()函数。

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12 种高效 Numpy 和 Pandas 函数为你加速分析

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加速数据分析，这12种高效Numpy和Pandas函数为你保驾护

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使用Pandas&NumPy进行数据清洗的6大常用方法

Pandas提供了一个非常便捷的方法drop()函数来移除一个DataFrame中不想要的行或列。让我们看一个简单的例子如何从DataFrame中移除列。...同样的，我们也可以通过给columns参数赋值直接移除列，而就不用分别定义to_drop列表和axis了。...根据上面观察，所有的数据类型都是现在的objectdtype类型，差不多类似于Python中的str。它包含了一些不能被适用于数值或是分类的数据。...Name: 4159587, dtype: object 这两本书在同一个地方出版，但是一个有连字符，另一个没有。为了一次性清洗这个列，我们使用str.contains()来获取一个布尔值。...我们也使用str.replace()将连字符替换为空格，然后给DataFrame中的列重新赋值。尽管数据集中还有更多的不干净数据，但是我们现在仅讨论这两列。

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大更新，pandas终于有case_when方法了！

数分小伙伴们都知道，SQL中的case when语句非常好用，尤其在加工变量的时候，可以按照指定的条件的进行赋值，并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大的功能。...命令先进行python版本升级，完成后再敲入python --version检验版本是否安装成功。...具体形式如下： caselist = [ (condition1,replacement1), (condition2,replacement2), ...]...df['score_all'] = df.sum(axis=1) 对加工的总成绩列使用case_when方法，生成1-5的排序等级。...这就是case_when非常灵活的原因，判断条件和替换值既可以是固定的值，也可以是自定义的函数，根据自己的需求随意设置。

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Python数据分析-pandas库入门

pandas使用最多的数据结构对象是 DataFrame，它是一个面向列（column-oriented）的二维表结构，另一个是 Series，一个一维的标签化数组对象。...的列获取为一个 Series，代码示例： frame2['state'] frame2.state 列可以通过赋值的方式进行修改，赋值方式类似 Series。...例如，我们可以给那个空的 “debt” 列赋上一个标量值或一组值（数组或列表形式），代码示例： frame2.debt = np.arange(6.) frame2 注意：将列表或数组赋值给某个列时，...two', 'four','five']) frame2.debt = val frame2 为不存在的列赋值会创建出一个新列。...另一种常见的数据形式是嵌套字典，如果嵌套字典传给 DataFrame，pandas 就会被解释为：外层字典的键作为列，内层键则作为行索引，代码示例： #DataFrame另一种常见的数据形式是嵌套字典

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Pandas中选择和过滤数据的终极指南

无论是需要提取特定的行或列，还是需要应用条件过滤，pandas都可以满足需求。选择列 loc[]:根据标签选择行和列。...# Using loc for label-based selection df.loc[[0,1,2], 'Customer Country':'Customer State'] iloc[]:根据位置索引选择行和列...Customer Country'] = 'USA' iloc[]:也可以为DataFrame中的特定行和列并分配新值，但是他的条件是数字索引 # Update values in a column...Order Quantity'] > 3 df.iloc[condition, 15] = 'greater than 3' replace():用新值替换DataFrame中的特定值。...行标签就是我们所说的索引（index），列标签就是列名（columns） iloc,根据标签的位置索引。 iloc就是 integer loc的缩写。

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【说站】Python DataFrame如何根据列值选择行

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